一、前言近期重新将这个地图综合应用进行大幅度的改进更新升级，包括使用示例也做了非常多的改进和调整，其中就包括路径规划功能，之前只是调用了百度地图的JS交互接口，根据起始点坐标经纬度和结束点坐标经纬度，查询出合适的路线，而并木有将查询到的路径的轨迹点坐标集合取出来，用于其他处理比如发给机器人，让机器人按照这个轨迹点移动，为了确保取出来的轨迹点坐标集合是正确的，还可以将轨迹点用不同的颜色重新绘制出来，和查询路线得到的轨迹线路进行对比，高度重合就说明是对的。关于起始坐标和结束坐标，最开始做的是直接传入具体中文
原创
2021-06-02 10:56:53
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一、前言路径规划一般是根据起始点坐标经纬度和结束点坐标经纬度，查询出合适的路线。关于起始坐标和结束坐标，最开始做的是直接传入具体中文地址即可，后面百度地图不再开放此功能，貌似变成了收费功能，但是经纬度和地址互相转换的功能还是开放的，所以就多了一个步骤，后面做的是直接传入经纬度坐标进行查询，需要手动输入，现在做的是直接地图选点，在起始坐标后面的单选框选中然后在地图上直接选点，对应经纬度坐标值会自动
原创
2022-03-18 18:48:29
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Qt 路径目录与路径的区别路径分隔符Qt 路径与 Windows 路径转换相对路径判断绝对路径和相对路径绝对路径创建路径在构造 QDir 时创建mkdir 和 mkpath判断目录是否存在目录名修改路径setPathcd 和 cdUp删除目录rmdirrmpathremoveRecursively示例当前工作目录绝对路径获取当前工作目录修改当前目录应用程序可执行文件所在目录的绝对路径应用程序可执
路径规划的核心内容是：在有碰撞的环境中，规划出一条从起始点到目标点的无碰撞路径。路径规划算法特点总结：完备性：起始点与目标点之间有路径解存在，那么一定可以找到解，若找不到解则说明一定没有解存在； 概率完备性：是指若起始点与目标点之间有路径解存在，只要规划及搜索时间足够长，就一定能够确保找到一条路径解； 最优性：规划得到的路径在某个评价指标上是最优的 ； 渐进最优性：是指经过有限次规划迭代后得到的路
QT调用Python脚本（无参，有参，返回值）详细讲解，避坑手册 因为工作需要，用QT调用Python脚本。网上查了一大堆，踩了无数的坑。终于算是可以了啊。 一个电脑小白的自我成长之路，总是那么漫长，充满疑惑苦恼，无奈，和成功之后的喜悦，开心，欣喜。1.QT5.12安装由于现在的Python版本基本都是3.7及其以上版本，基本都是64位。所以，先将QT版本也换一换，最少要换成64位的，我就在这踩的
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2023-06-26 01:52:19
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RRT（快速探索随机树） 是一种通用的方法，不管什么机器人类型、不管自由度是多少、不管约束有多复杂都能用。而且它的原理很简单，这是它在机器人领域流行的主要原因之一。
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2021-07-09 16:05:10
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MazeProblem简单介绍一下该项目不过是一个平平无奇的小作业，基于python3.8开发，目前提供两种迷宫生成算法与三种迷宫求解算法，希望对大家的学习有所帮助。效果图如下所示：环境介绍刚刚说了，这是python3.8，同时我们还包含了两个第三方库，这些我将会放在requirement.txt中。是的，我现在意识到它非常重要，因为跑别人代码没有它真的很容易环境冲突。文件介绍项目很简单，一共只有
车辆路径规划问题的研究一般较常遇到需要画出车辆路径示意图，已知有每辆车的真实坐标序列，那么如何利用在一个空白的坐标轴上画出路径呢？1.准备1.1 matplotlib引入一般情况下只引入plt就行了，但是我这里因为要修改图例的字体，直接将matplotlib也引入进来:import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt1.2 数据形式我的数据形式是一
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2023-06-21 23:59:23
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目录 1.SLAM算法的研究现状 2. 无人机定位研究现状 3 路径规划的研究现状参考文献1.SLAM算法的研究现状 移动机器人根据传感器获取的自身状态信息和环境信息构建环境地图的过程被称之为SLAM问题，SLAM问题能否解决是移动机器人自主定位以及路径规划的充分条件。198
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2023-09-03 14:55:27
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路径规划Edit id 进入编辑界面 + 原本数据 空 进入新增界面Save id 保存修改 空
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2022-12-15 14:54:14
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机器人路径规划研究综述 1.什么是路径规划 路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要分支。所谓机器人的最优路径规划问题，就是依据某个或某些优化准则（如工作代价最小，行走路线最短，行走时间最短等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。 依据某种最优
原创
2022-08-17 11:05:28
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首先，问题的来源是自己学习过程中遇到的，当做一个相对比较大的工程是，有时候很难一下子就完成的，基本上是按部就班的，循序渐进式的，就比如做一个文本编辑器的工程，有时候要本备份一下，显然备份的文件名以及路径就不一样喽，可是我们还要在先前的工程文件里继续添加功能的，这样要是不修改一下Build Directory的路径，编译就无法正常进行。 举个例子，在file文件里实现了一些保存
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2012-06-29 20:05:00
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QDir::currentPath() 获取当前路径 QDir::toNativeSeparators 把windows下的路径转换为Qt可以识别的路径，如"C:/Users/Administrator/Desktop" >"C:\Users\Administrator\Desktop"
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2018-08-22 15:12:00
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运动规划运动规划(Motion Planning)包括路径规划(Path Planning)和轨迹规划(Trajectory Planning)，通常情况下先进行路径规划，再进行轨迹规划。路径规划和轨迹规划的定义如下：路径规划只考虑静态障碍环境生成的路径，属于空间路径轨迹规划考虑了移动机器人本身的运动能力和中途可能的动态障碍，生成一段时间内的动作序列，在路径规划的基础上加入了时间信息，属于时空路径
VRP 问题VRP 问题也叫车辆路径问题，可以看成旅行商问题的推广 有N辆车，都从原点出发，每辆车访问一些点后回到原点，要求所有的点都要被访问到，求最短的车辆行驶距离或最少需要的车辆数应用领域快递公司 - 给司机分配送货线路 拼车软件 - 为司机分配接送乘客的路线常见的限制要求车辆具有可携带的最大重量或数量司机需要在指定时间窗口内访问某位置点的访问顺序等VRP问题的求解NP Hard问题，即使只有
之前已经实现了人工势场法避障的python仿真，人工势场法适用于局部避障，不依赖全局障碍物信息，根据实时检测到的障碍物即可进行避障。但其不能确保得到的路径最优，且存在局部极小值等问题。如果在已知部分障碍物信息的情况下，进行全局的路径规划，以局部避障方法作为辅助，可以得到更好的效果。经过算法调研，了解到RRT方法（快速扩展随机树）和PRM方法（概率路线图方法）可以实现全局障碍物信息下的路径规划。PR
文章目录前言一、迪杰斯特拉(Dijkstra)算法介绍基本思想操作步骤二、图解第1步：选取源点第2步：找出最短距离点，加入S集，并更新U集第3步：选取U集最小距离点，加入S集，更新U集第4步：选取U集最小距离点，加入S集，更新U集第5步：选取U集最小距离点，加入S集，更新U集第6步：选取U集最小距离点，加入S集，更新U集第7步：选取U集最小距离点，加入S集，更新U集三、编程实现代码如下：运行结果
题目描述给定一个包含非负整数的 m x n 网格 grid ，请找出一条从左上角到右下角的路径，使得路径上的数字总和为最小。输入输出思路分析遇到统计可行路径的数量问题，或者求最小路径，一般有两种方法，搜索和动态规划。
注： 搜索一般在数据规模比较小的时候使用。复杂度比较高，在本题中: \(2^{m+n}\)。故采用动态规划动态规划状态定义：dp[i][j]：从左上角->(i,j)的最短路径和
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2023-07-21 22:10:47
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应该很多人都还记得微信的小程序游戏：跳一跳。那时候很多人都是用Python来玩，羡慕他们能够得高分的同时，也产生了一波 对Python产生了浓厚的兴趣伙伴，包括我身边朋友也是，好几个从此也开始学习Python。 但对于刚开始学习Python的伙伴来说，都不知道如何开始，也不知道该如何定制学习路线，今天就给大家分享对于零基础Python初学者该如何规划学习路径，但每个人情况不一样，制定的
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2023-08-29 21:37:22
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